import requests     # requests库用于网络请求

url = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"

payload = {     # 请求数据，类型是【字典】
    "model": "Qwen/Qwen3-8B",   # 使用的模型
    "stream": False,    # 流式输出
    "max_tokens": 512,  # 最大token数量
    "enable_thinking": True,    # 开启深度思考
    "thinking_budget": 4096,
    "min_p": 0.05,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.7,
    "top_k": 50,
    "frequency_penalty": 0.5,
    "n": 1,
    "stop": [],
    "messages": [
        {
            "role": "user",     # 角色（用户、助手、系统）
            "content": "你是谁？"   # 对话的内容
        }
    ]
}
headers = { # 请求头，带有身份认证信息
    "Authorization": "Bearer sk-supqqoppatjziqcgllvszalijkjcfecusobafjbgwbvdehqh",
    "Content-Type": "application/json"
}

# 使用requests库中的request方法访问网页
response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)

# print(response.text)

# 提取大模型的回答
# 1. 看一下返回结果的结构
# (1) 新建“输出.json”
# (2) 复制结果粘贴到“输出.json”
# (3) 使用快捷键 Ctrl+Alt+L 进行格式化
# 2. 梳理数据解析的思路
# (1) 将返回结果转换为json
# (2) 通过查询“choices”键获取一个列表
# (3) 通过索引列表中的第0个元素获取一个字典
# (4) 通过查询“message”键来获取一个字典
# (5) 通过查询“content”键来获取最终的回答
# 3.编写代码
result = response.json().get("choices")[0].get("message").get("content")
print(result)